Construcción y explotación de un almacén de datos para el análisis del sistema de ventas de una distribuidora farmacéutica

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1 Cnstrucción y expltación de un almacén de dats para el análisis del sistema de ventas de una distribuidra farmacéutica Alexandre Pereiras Magariñs 2º Cicl Ingeniería Infrmática Xavier Plaza Sierra 17 Juni 2013 Alexandre Pereiras Magariñs pág. 1

2 A Emilia, pr su paciencia durante tds ests añs de estudis. A mi padre, pr su insistencia en finalizar la Ingeniería Infrmática. A tda mi familia, pr su apy incndicinal. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 2

3 Resumen El Business Intelligence, Inteligencia de Necis en castellan, se define cm el cnjunt de estrategias y herramientas que permiten a las rganizacines btener cncimient mediante el análisis de ls dats existentes, y pder así realizar tmas de decisines sbre ls prcess de neci que llevan a cab. Una de las frmas de btener este cncimient es a través de la creación de ls Almacenes de Dats, Data Warehuse en inglés. Un almacén de dats es un cnjunt de estructuras que permiten integrar dats prcedentes de múltiples departament y sistemas de infrmación, permitiend el análisis de múltiples prcess de neci desde diferentes perspectivas y utilizand definicines cmunes entre ls diferentes departaments de la rganización. Ls almacenes de dats se han cnvertid en la actualidad en parte indispensable de ls departaments de Tecnlgías de la Infrmación de las empresas, ya que permiten a ls directivs entender cóm la rganización se cmprta y tmar decisines de una manera más eficiente. Dada la imprtancia de ls almacenes de dats a día de hy, se ha seleccinad el área de Almacenes de Dats para la realización del pryect final de carrera de Ingeniería Infrmática, siend el presente dcument la memria final de la prpuesta de pryect para la cnstrucción de un almacén de dats para el análisis del sistema de ventas de una distribuidra farmacéutica. Abstract Business Intelligence is defined as a set f strategies and tls that allw rganizatins t btain knwledge by perfrming analysis n existing data, s decisins can be made n current business prcesses. One f the ways f btaining this knwledge is by creating a Data Warehuse. A data warehuse is a set f structures which integrates data frm multiple departments and infrmatin systems, allwing any type f analysis f multiple business prcesses frm different perspectives and using cmmn definitins between different cmpany departments. Currently, data warehuses have becme mre and mre imprtant in the Infrmatin Technlgy departments, because they allw executives t understand hw the rganizatin behaves and t make mre efficient decisins. Given the imprtance f data warehuses, I ve selected the Data Warehuse area t deliver the final prject f Engineering Degree, being the current dcument the final reprt f authr s prpsal t cnstruct a data warehuse based n sales data fr a pharmaceutical prduct distributr cmpany. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 3

4 Índice 1. Intrducción...8 Cntext y Justificación...8 Objetivs Generales...8 Objetivs Específics...9 Metdlgía de Trabaj Planificación del Pryect Análisis de Riess Entregables Requisits de Hardware / Sftware Breve Descripción del Rest de Apartads Análisis Estudi de ls Fichers de Dats Dats Histórics Cass de Us Enfque de Diseñ El Hech La Granularidad Las Dimensines. Atributs Identificación de las Medidas Diseñ Cnceptual Matriz de Dimensines y Medidas Diseñ Intrducción a Micrsft SQL Server Diseñ de la Arquitectura de Sftware Diseñ de la Arquitectura de Hardware Diseñ de la Base de Dats Diseñ del Prces de Carga Diseñ del Cub de Dats Diseñ de Infrmes Cnclusines Líneas de Evlución Futura Glsari Bibligrafía Apéndice A Códi SQL Alexandre Pereiras Magariñs pág. 4

5 Script SQL de creación de la base de dats Script SQL de creación de ls esquemas Script SQL de creación de la cuenta de servici dw_etl Script SQL de creación de la cuenta de servici dw_cnsulta Script SQL de creación de tablas de cntrl Script SQL de creación de tablas temprales Script SQL de creación de dimensines Script SQL de creación de tablas de hechs Script SQL de creación de funcines Script SQL de creación de prcedimients almacenads Script SQL de creación de vistas Script SQL de carga de fechas Apéndice B Fichers de Cnfiguración Ficher de Cnfiguración de Cnexines Ficher de Cnfiguración de Parámetrs Alexandre Pereiras Magariñs pág. 5

6 Índice de Ilustracines Ilustración 1. Diagrama de Gantt Ilustración 2. Cass de Us Ilustración 3. Mdel en Estrella Ilustración 4. Cub OLAP Ilustración 5. Diagrama Cnceptual Ilustración 6. Diagrama de Arquitectura de Sftware Ilustración 7. Icns para iniciar / parar ls servicis Micrsft BI Ilustración 8. Diagrama de Arquitectura de Hardware Ilustración 9. Mdel Entidad-Relación Ilustración 10. Prpiedades de Dimensión Fecha Ilustración 11. Prpiedades de Dimensión Almacén Ilustración 12. Prpiedades de Dimensión Ruta Distribución Ilustración 13. Prpiedades de Dimensión Prduct Ilustración 14. Prpiedades de Dimensión Cliente Ilustración 15. Prpiedades de Dimensión Región Ilustración 16. Prpiedades de Dimensión Tip de Orden Ilustración 17. Prpiedades de Dimensión Fabricante Ilustración 18. Prpiedades de Dimensión Causa Crédit Ilustración 19. Prpiedades de Dimensión Catería de Prduct Ilustración 20. Prpiedades de Hechs Presupuest Ilustración 21. Prpiedades de Hechs Línea Pedid Ilustración 22. Acces a SQL Server cn usuari "Administratr" Ilustración 23. Acces a SQL Server cn usuari "sa" Ilustración 24. Patrón de Prces de Carga de un Almacén de Dats Ilustración 25. Paquete "Ventas_Maestr.dtsx" Ilustración 26. Cnfiguracines del paquete maestr Ilustración 27. Cnfiguracines del paquete de carga de la dimensión Cliente Ilustración 28. Vista de dats de Ventas y Presupuest Ilustración 29. Dimensines en Analysis Services Ilustración 30. Cmbinacines psibles de dimensines y medidas en el cub de dats Ilustración 31. Prcesad de dimensines y cub en Analysis Services Ilustración 32. Base de dats "PFC Ventas AS" en Analysis Services Ilustración 33. Ejempl de infrme en el brwser de Analysis Service, Ilustración 34. Carpetas e infrmes dentr de Reprting Services Ilustración 35. Infrme 01. Ventas vs Presupuest pr Almacén y Mes Venta Ilustración 36. Infrme 02. Ventas vs Presupuest pr Catería y Mes Venta Ilustración 37. Infrme 03. Ventas Actuales vs Ventas Actuales -1 pr Almacén y Catería Ilustración 38. Infrme prducts cn más/mens demanda en Ventas 2012 pr Catería Ilustración 39. Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 pr Catería Ilustración 40. Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 para "PHARMACY" Ilustración 41. Infrme 06. Infrme Operacinal pr Añ de Venta para el añ Ilustración 42. Infrme rutas cn más/mens benefici Añ Ilustración 43. Infrme 08. Ventas y Margen pr Región Ilustración 44. Infrme 09. Causas Crédit en Ventas Ilustración 45. Infrme 10. Ventas y Margen pr Distribuidr y Fabricante Alexandre Pereiras Magariñs pág. 6

7 Índice de Tablas Tabla 1. Hits Tabla 2. Ficher de Clientes Tabla 3. Ficher de Prducts Tabla 4. Ficher de Fabricantes Tabla 5. Ficher de Caterías de Prduct Tabla 6. Ficher de Regines Tabla 7. Ficher de Rutas de Distribución Tabla 8. Ficher de Tips de Orden Tabla 9. Ficher de Causa de Crédits Tabla 10. Ficher de Líneas de Pedid Añ Tabla 11. Ficher de Presupuest Tabla 12. Ejempl de Dimensión Tip II Alexandre Pereiras Magariñs pág. 7

8 1. Intrducción Cntext y Justificación El pryect final de carrera, en adelante PFC, tiene cm bjetiv final la cnslidación de tds ls cncimients adquirids a l lar de ls estudis de Ingeniería Infrmática. El área elegida ha sid Almacenes de Dats, mediante la prpuesta persnal de un pryect que ha permitid al alumn pner en práctica ls cncimients de asignaturas cm Bases de Dats Sistemas de Gestión de Bases de Dats, y de familiarizarse cn un de ls prducts Business Intelligence más utilizads en el mercad actual: Micrsft SQL Server El pryect fin de carrera presentad cnsiste en la cnstrucción y expltación de un almacén de dats para el análisis del sistema de ventas de una distribuidra farmacéutica, que se evaluará cm trabaj final de ls estudis de Ingeniería Infrmática, curs 2012/2013 (Febrer) de la Universitat Oberta de Catalunya, y cuy enunciad se presenta a cntinuación. PharmaDis 1 es una empresa dedicada a la distribución de prducts farmacéutics al pr mayr. Es la mayr distribuidra de medicaments de la República de Irlanda, cubriend un 80% del ttal de las farmacias de la isla. Cuenta cn 3 almacenes lcalizads en Dublín, Galway y Crk (cada un de ells distribuyend a áreas de ls alrededres). En ests mments, PharmaDis realiza el análisis de ventas mediante prgramas cdificads en el ERP que extraen la infrmación que ls directres y ejecutivs necesitan. Ests prgramas se cdifican baj demanda y suelen tardar entre 1 y 3 días dependiend de la dificultad. Para ls directres, este es un retras en la btención de la infrmación que n llegan a entender. Además, ls dats se presentan en un frmat Excel que n es de su agrad, ya que necesitan visualizar ls dats en gráficas que el prgrama n es capaz de generar, pr l que necesitan manipular ls dats de frma manual. Pr tr lad, ls usuaris del equip de Ventas (que pueden lanzar ells misms ls prgramas ya cdificads) se encuentran cn la prblemática de cmparar las ventas cn ls presupuests asignads. Ests presupuests se guardan en una hja de cálcul y n en el ERP. Para pder realizar el análisis, necesitan realizar tareas de manipulación de dats y suelen tardar alrededr de 2 días al mes en btener la infrmación que desean. Est es un tiemp que el departament financier necesita reducir para dedicarl a tras tareas (marketing, cntactar cn ls fabricantes, etc.). Dada la prblemática de btener infrmación en PharmaDis, la dirección se ha prpuest slucinar este prblema mediante el diseñ e implementación de un almacén de dats que les permita analizar sus ventas y realizar una cmparativa cn ls presupuests aprbads. Para ell, han invertid en un cnjunt de herramientas Business Intelligence cnslidadas en el mercad actual cm es Micrsft SQL Server 2012 y su suite de prducts Business Intelligence, cnsiderand dicha inversión cm estratégica para la empresa, esperand un retrn en inversión de uns 2 añs. Objetivs Generales El bjetiv principal del pryect es la adquirir experiencia en el diseñ, cnstrucción y expltación de un almacén de dats a partir de la infrmación dispnible en una base de dats transaccinal. Para ell, cm se ha indicad en el punt anterir, se ha prpuest la realización de un almacén para el análisis de 1 Nmbre de empresa fictici Alexandre Pereiras Magariñs pág. 8

9 un sistema de ventas de una distribuidra farmacéutica que permitirá a ls directivs tmar decisines de neci. Para alcanzar ests bjetivs, es necesari pner en práctica ls cncimients adquirids a l lar de ls estudis de Ingeniería Infrmática, en cncret las siguientes asignaturas cursadas: Bases de Dats 2, Sistemas de Gestión de Bases de Dats y Minería de Dats. Para la gestión del pryect, se prcederá a pner en práctica ls cncimients adquirids en la asignatura Metdlgía y Gestión de Pryects Infrmátics. A nivel persnal, el bjetiv principal de este pryect es el del aprendizaje de la suite de Business Intelligence Micrsft SQL Server 2012, herramienta que cuenta cn una gran demanda de prfesinales en el mercad labral actual. Objetivs Específics Ls bjetivs específics de este pryect sn ls siguientes: Permitir a PharmaDis analizar la siguiente infrmación: Ventas en Eur Cste en Eur Presupuest en Eur Variación (Ventas Presupuest) y % Variación (Variación / Presupuest) Margen (Ventas Cste) y % Margen (Margen / Cste) Númer de órdenes de pedid Númer de líneas de pedid recibidas, despachadas y n despachadas (fuera de stck) Númer de unidades pedidas, despachadas y n despachadas (fuera de stck) La creación de una base de dats en SQL Server 2012 para almacenar ls dats prprcinads. Desarrll de ls paquetes de carga de dats cn Integratin Services, que lean ls fichers de dats y ls cargue en la base de dats. Creación de un cub de dats OLAP cn Analysis Services para la generación de infrmes. Prprcinar el siguiente cnjunt predefinid de infrmes mediante Reprting Services: Infrme 01. Ventas vs Presupuest pr Almacén y Mes Venta Infrme 02. Ventas vs Presupuest pr Catería y Mes Venta Infrme 03. Ventas Actuales vs Ventas Actuales - 1 pr Almacén y Catería Infrme prducts cn más/mens demanda en Ventas pr Catería Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 pr Catería Infrme 06. Infrme Operacinal pr Añ de Venta para el añ 2012 Infrme Rutas cn Más/Mens Beneficis Añ 2012 Infrme 08. Ventas y Margen pr Región Añ 2012 Infrme 09. Causas Crédit en Ventas 2012 Infrme 10. Ventas y Margen pr Distribuidr y Fabricante Alexandre Pereiras Magariñs pág. 9

10 Metdlgía de Trabaj La metdlgía de trabaj que se pretende llevar a cab en este pryect es la de desarrll en cascada, ya que se trata de una de las metdlgías más utilizadas en el mercad de cnstrucción de sftware, que define que las siguientes actividades se realicen rigursamente en secuencia: Análisis de Requisits, Diseñ, Cnstrucción, Pruebas e Implantación. Planificación del Pryect Las tareas a realizar en cada una de las etapas sn las siguientes: - Análisis Preliminar de Requisits: Analizar ls dats de ls fichers. Definición del hech, granularidad, dimensines y atributs. Definición de las medidas. - Análisis y Diseñ: Lectura de dcumentación sbre mdels dimensinales. Análisis de Requisits. Diseñ del mdel dimensinal. Diseñ del prces de carga, cub e infrmes. - Implementación: Instalación del entrn de desarrll y familiarización cn el entrn. Cnstrucción de la base de dats, paquetes de carga de dats, cub e infrmes. Análisis de la infrmación btenida. - Pruebas: Pruebas unitarias para asegurar que tds ls dats han sid cargads crrectamente. Pruebas unitarias para asegurar que ls infrmes muestran la infrmación crrectamente. - Implantación: Implantación en una máquina de prducción (entregable). Creación del dcument de la memria y del vide de presentación. A cntinuación, en la Tabla 1. Hits se especifican ls hits que se han definid en la planificación de este pryect: Hits Fecha Inici del Pryect 27/02/2013 Plan de Trabaj 05/03/2012 PEC 1: Plan de Trabaj y Análisis de Requisits 12/03/2013 PEC 2: Diseñ del Mdel y Prces de Carga 16/04/2013 PEC 3: Implementación y Pruebas Unitarias 29/05/2013 Entrega Final: Memria e Implantación en Prducción 17/06/2013 Debate Virtual Finales Juni 2013 Tabla 1. Hits Alexandre Pereiras Magariñs pág. 10

11 Tal y cm se puede ver en la Ilustración 1. Diagrama de Gantt, la planificación ttal del pryect requiere trabajar durante un períd de aprximadamente 105 días (15 semanas) cn una dedicación ttal de 48 días, cmenzand el 27 de Febrer de 2013 y finalizand el 17 de Juni de 2013, cnsiderand 1 día cm 8 hras trabajadas. El ttal de hras a dedicar al pryect suman 384 hras. Análisis de Riess Ilustración 1. Diagrama de Gantt A cntinuación se identifican ls riess que es psible que sucedan a l lar del cicl de desarrll del pryect, especificand en qué cnsisten y definiend el plan de cntingencia adecuad. Equip Infrmátic Es psible que, debid a circunstancias ajenas al pryect, el equip de trabaj se estrpee, sufra algún deterir, inclus se extravíe sea rbad. Para evitar que el trabaj realizad hasta ese punt se pierda, se realizarán las siguientes tareas: - Se realizará una cpia de seguridad del pryect cn una frecuencia diaria, incluyend códi y dcumentación. Esta cpia diaria será cmprimida en frmat ZIP, nmbrada cn la fecha en la que se ha realizad y guardada en ls siguientes sistemas de almacenamient: Un en una cuenta persnal (hasta 25MB de capacidad) Drpbx (hasta 17GB de capacidad), cn cpia a múltiples PC. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 11

12 - Se realizará una cpia de seguridad de la máquina virtual cn el sftware base instalad sin el pryect cread, para así pder reiniciar el trabaj cn la cpia de seguridad más reciente. Esta cpia de seguridad se almacenará en un disc dur extern prpiedad del autr del pryect Hrari de Trabaj y Viajes Labrales N Planificads El hrari de trabaj estándar es de 9:00 a 18:00 de lunes a viernes. Es psible que, debid a exigencias de pryect, este hrari de trabaj se extienda ciertas hras debid a un increment en la carga de trabaj pr viajes labrales, l que implica que n sea psible cumplir el calendari de trabaj establecid. Cm plan de cntingencia, se establece que en cas de tener que realizar estas hras extras: - Se cmpense cn días libres en la empresa - En últim cas se intentará realizar tareas fuera del calendari de trabaj establecid. Prblemas de Salud En cas de enfermedad leve, se prevé recuperar el tiemp n trabajad en el pryect mediante la realización de hras extras inclus slicitand días de vacacines. En cas de enfermedad grave, se evaluará cn el cnsultr de la asignatura si es psible cntinuar cn el desarrll del pryect. Entregables Ls entregables que se btienen del desarrll de este pryect sn ls siguientes: Memria del Pryect: dcument en el que se incluirán tdas las tareas realizadas y la planificación establecida, y que se entregará al final del pryect. Prduct Instalad: una máquina virtual VirtualBx cn el prduct instalad y funcinand. Códi Fuente: scripts de creación de la base de dats, la slución cn ls paquetes de carga de dats y fichers de cnfiguración, la slución del cub y la slución cn la definición de ls infrmes. Presentación Virtual: víde de 20 minuts dnde se explica td el trabaj realizad, incluyend una demstración de la funcinalidad de la slución. Requisits de Hardware / Sftware El pryect a realizar requiere de ls siguientes elements hardware y sftware. Hardware Sftware Punt de trabaj estándar UOC. Oracle Virtual Bx para la instalación de una máquina virtual sbre la que trabajar para evitar sftware n desead en la máquina hst. La máquina virtual tendrá instalada un sistema perativ Windws Server 2008 en inglés. Servidr de base de dats Micrsft SQL Server 2012 SP1 Business Intelligence Editin, en inglés, cn las siguientes extensines instaladas y cnfiguradas: Alexandre Pereiras Magariñs pág. 12

13 Integratin Services para el desarrll de la carga de dats. Analysis Services para la creación del cub OLAP. Reprting Services para la creación de ls infrmes y analíticas. Pwer Designer 16.0 para la creación del mdel dimensinal. Micrsft Office 2010 para la generación de tablas, hjas de cálcul, dcumentación y realización de pruebas unitarias. Ls fichers CSV se pueden cnsultar y manipular utilizand MS Excel. Micrsft Prject 2010 para la creación del diagrama de Gantt. Breve Descripción del Rest de Apartads En el siguiente apartad, se realizará una descripción de la fase de análisis, dnde se realiza un estudi de ls fichers dads y se define el enfque de diseñ utilizad, así cm cncepts de almacenes de dats necesaris para entender el diseñ de la slución. Se definen también ls hechs y las dimensines cn sus atributs, la granularidad y las medidas, terminand cn un diseñ cnceptual de la base de dats. A cntinuación, se presentará el diseñ cmplet de la slución, cmenzand cn una intrducción al sftware Micrsft SQL Server, seguid de una breve explicación de la arquitectura hardware y sftware utilizadas, y terminand cn una expsición detallada de las cuatr partes en que se divide la slución: diseñ de base de dats, diseñ del prces de carga, diseñ del cub y diseñ de ls infrmes. Pr últim, se cncluye cn una sección de cnclusines, así cm el glsari y la bibligrafía utilizada. 2. Análisis Estudi de ls Fichers de Dats La empresa PharmaDis ns ha encargad la creación de un almacén de dats para analizar infrmación de sus ventas y de su presupuest, y autmatizar así la generación de infrmes mediante el us de herramientas Business Intelligence. Para ell, ns ha prvist cn una serie de fichers en frmat CSV 2 que necesitams analizar para entender ls dats que ns prprcinan. El resultad de un primer análisis se presenta a cntinuación para cada un de ls fichers: cliente.csv: dats acerca de ls clientes de la distribuidra. accunt_number: códi de cuenta. accunt_name: nmbre de cuenta / farmacia. accunt_abb_name: nmbre abreviad de cuenta / farmacia. accunt_address: dirección de la farmacia. accunt_phne_number: númer de teléfn de la farmacia. accunt_fax_number: númer de fax de la farmacia. accunt_cntact_ de cntact de la farmacia. accunt_cntact_name: nmbre de cntact de la farmacia. accunt_ledger_cde: tip libr mayr: (S)ales (Venta) (R)echarge (Recar). accunt_payment_terms: términs de pa. 2 Cmma-separated values, frmat de text plan para representar dats en frma de tabla. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 13

14 accunt_catery: catería de la cuenta. accunt_grup: grup de la cuenta según la catería. accunt_lcatin: lcalización física de la farmacia. Tras realizar un análisis sbre este ficher, se btuviern ls siguientes resultads: - Existe una jerarquía de dats: Catería -> Grup -> Lcalización -> Cuenta. prduct.csv: dats acerca de ls prducts vendids. prduct_cde: códi del prduct. prduct_desc: descripción del prduct. prduct_pack_size: frmat del prduct. prduct_cst_price: preci de cste unitari del prduct. prduct_trade_price: preci de venta unitari del prduct. prduct_ean_cde: códi EAN 3 del prduct. prduct_classificatin_cde: códi de catería de prduct. prduct_classificatin_desc: descripción de catería de prduct. Tras realizar un análisis sbre este ficher, se btuviern ls siguientes resultads: - prduct_pack_size tiene diferentes frmats (pack, mililitrs, grams, etc.). - prduct_ean_cde parece tener cers cuand n existe un códi EAN. fabricante.csv: dats acerca del fabricante de ls prducts y de la distribuidra. supplier_cde: códi del fabricante. supplier_name: nmbre del fabricante. pre_wsaler_name: nmbre de la empresa que vende el prduct a PharmaDis. cateria_de_prduct.csv: dats acerca de la catería del prduct. catery_cde: códi de la catería de prduct. catery_desc: nmbre de la catería del prduct. regin.csv: infrmación de ls cndads de la República de Irlanda. regin_cde: códi de región / cndad. regin_desc: nmbre de región / cndad. ruta_distribucin.csv: dats de la ruta que se ha utilizad para distribuir ls prducts. rute_cde: códi de ruta. rute_number: númer de ruta. rute_name: nmbre de ruta rute_delivery_day: día de repart en númer. rute_van_number: númer de furneta. 3 Eurpean Article Number, generalmente se cnce cm códis de barra. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 14

15 rute_departure_time: hra de salida de la furneta. Tras realizar un análisis sbre este ficher, se btuviern ls siguientes resultads: - Cada ruta es la cmbinación de un númer de ruta y día de la semana. - El día de la semana es 1 para Lunes, 2 para Martes, etc. - rute_departure_time es la hra de salida en segunds desde las 00:00. tip_de_rden.csv: dats acerca del tip de rden realizada ( Facturas Crédits ). transactin_cde: códi de transacción. transactin_desc: nmbre de transacción. transactin_catery: nmbre de catería de transacción. causa_credits.csv: infrmación de las causas pr las que se crea un crédit. credit_reasn_cde: códi de razón de crédit. credit_reasn_desc: nmbre de razón de crédit. líneas_pedid_xxxx_yyyy.csv: órdenes y líneas de pedid del añ delivery_date: fecha de repart de la rden. sale_date: fecha de venta de la rden. rder_number: númer de rden. invice_number: númer de factura. line_number: númer de línea de pedid. accunt_number: númer de cuenta de la farmacia. regin_cde: región dnde se ha prducid la venta. transactin_cde: códi de transacción. rute_cde: códi de ruta de repart. line_status_cde: estad de la línea de pedid. credit_reasn_cde: códi de razón de crédit. prduct_cde: códi de prduct de la línea de pedid. supplier_cde: códi de fabricante del prduct. sales_line_value_eur: mntante de la línea de prduct. sales_line_rdered_qty: cantidad de prduct rdenadas pr el cliente. sales_line_dispatched_qty: cantidad de prduct despachada. Tras realizar un análisis sbre este ficher, se btuviern ls siguientes resultads: - 3 fichers identificads pr códi de almacén (DUBL, CORK y GALW) y añ (2012). - line_status_cde indica si la línea ha sid despachada (0) si el prduct n ha sid despachad pr estar fuera de stck (10). - sales_line_value_eur, sales_line_rdered_qty y sales_line_dispatched_qty aparecen cn valres negativs cuand se tratan de crédits. presupuest.csv: dats acerca del presupuest estimad para el añ Alexandre Pereiras Magariñs pág. 15

16 date: fecha de venta. dept: cgid de almacén. catery_cde: códi de catería de prduct. budget_amunt_eur: valr de presupuest en Eurs. Tras realizar un análisis sbre este ficher, se btuviern ls siguientes resultads: - Resultad de la cmbinación de 365 días x 3 almacenes x 4 caterías. - El códi de ls almacenes se indica pr DUBL, CORK y GALW. El resultad de un segund análisis más detallad se presenta a cntinuación para cada un de ls fichers. Se puede ver que en tds ls camps cn tip de dat alfanuméric se han ampliad ls caracteres para evitar prblemas a la hra de cargar dats en el futur (pr ejempl, que una de las descripcines sea más larga de la actual). La razón principal pr la que se aplica esta cnfiguración es prque descncems ls tips de dats rigen, ya que han sid prprcinads en fichers CSV. cliente.csv Camp N. Min. Caracteres N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat accunt_number 5 7 NO SI Alfanuméric 10 caract. accunt_name 3 40 NO NO Alfanuméric 50 caract. accunt_abb_name 1 42 NO NO Alfanuméric 50 caract. accunt_address SI NO Alfanuméric 150 caract. accunt_phne_number 1 18 SI NO Alfanuméric 30 caract. accunt_fax_number 1 16 SI NO Alfanuméric 20 caract. accunt_cntact_ 1 45 SI NO Alfanuméric 50 caract. accunt_cntact_name 1 41 SI NO Alfanuméric 50 caract. accunt_ledger_cde 1 1 NO NO Alfanuméric 1 caract. accunt_payment_terms 1 3 NO NO Alfanuméric 3 caract. accunt_catery 4 23 SI NO Alfanuméric 100 caract. accunt_grup 3 52 SI NO Alfanuméric 100 caract. accunt_lcatin 3 66 SI NO Alfanuméric 100 caract. Tabla 2. Ficher de Clientes prduct.csv Camp N. Min. Caracteres N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat prduct_cde 4 6 NO SI Enter prduct_desc 7 35 NO NO Alfanuméric 50 caract. prduct_pack_size 1 6 SI NO Alfanuméric 10 caract. prduct_cst_prize 1 7 NO NO Mneda prduct_trade_price 1 7 NO NO Mneda prduct_ean_cde 1 15 SI NO Alfanuméric 20 caract. prduct_classificatin_cde 3 3 NO NO Alfanuméric 5 caract. prduct_classificatin_desc 6 9 NO NO Alfanuméric 20 caract. Tabla 3. Ficher de Prducts Alexandre Pereiras Magariñs pág. 16

17 fabricante.csv Camp N. Min. Caracteres N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat supplier_cde 4 6 NO SI Alfanuméric 10 caract. supplier_name 4 5 NO NO Alfanuméric 50 caract. pre_wsaler_name 7 35 SI NO Alfanuméric 50 caract. cateria_de_prduct.csv Camp N. Min. Caracteres Tabla 4. Ficher de Fabricantes N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat catery_cde 3 3 NO SI Alfanuméric 5 caract. catery_desc 6 9 NO NO Alfanuméric 20 caract. regin.csv Camp Tabla 5. Ficher de Caterías de Prduct N. Min. Caracteres N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat regin_cde 1 2 NO SI Enter regin_desc 4 20 NO NO Alfanuméric 30 caract. ruta_distribucin.csv Camp N. Min. Caracteres Tabla 6. Ficher de Regines N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat rute_cde 3 4 NO SI Enter rute_number 3 5 NO NO Enter rute_name 4 36 NO NO Alfanuméric 20 caract. rute_delivery_day 1 1 NO NO Enter rute_van_number 1 3 NO NO Enter rute_departure_time 5 5 NO NO Enter tip_de_rden.csv Camp N. Min. Caracteres Tabla 7. Ficher de Rutas de Distribución N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat transactin_cde 4 8 NO SI Alfanuméric 10 caract. transactin_desc NO NO Alfanuméric 50 caract. transactin_catery 6 7 NO NO Alfanuméric 20 caract. Tabla 8. Ficher de Tips de Orden Alexandre Pereiras Magariñs pág. 17

18 causa_credits.csv Camp N. Min. Caracteres N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat credit_reasn_cde 1 3 NO SI Alfanuméric 10 caract. credit_reasn_desc 7 26 NO NO Alfanuméric 30 caract. linea_pedid_xxxx_yyyy.csv Camp N. Min. Caracteres Tabla 9. Ficher de Causa de Crédits N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat delivery_date NO NO Fecha sale_date NO NO Fecha rder_number 8 9 NO SI Enter invice_number 7 7 NO NO Enter line_number 1 3 NO SI Enter accunt_number 5 7 NO NO Alfanuméric 10 caract. regin_cde 1 2 SI NO Enter transactin_cde 4 8 NO NO Alfanuméric 10 caract. rute_cde 3 4 SI NO Enter line_status_cde 1 2 NO NO Enter credit_reasn_cde 1 3 SI NO Alfanuméric 10 caract. prduct_cde 4 6 SI NO Enter supplier_cde 4 6 NO NO Alfanuméric 10 caract. sales_line_value_eur 1 8 NO NO Mneda sales_line_rdered_qty 3 4 NO NO Enter sales_line_dispatched_qty 3 4 NO NO Enter presupuest.csv Camp Tabla 10. Ficher de Líneas de Pedid Añ 2012 N. Min. Caracteres N. Max. Caracteres Cntiene Blancs/Nuls Clave Primaria Tip Dat Candidat date NO NO Fecha dept 4 4 NO NO Alfanuméric 30 caract. catery_cde 3 3 NO NO Alfanuméric 5 caract. budget_amunt_eur 1 8 NO NO Mneda Tabla 11. Ficher de Presupuest Vems que existen cass en ls que existen falta de dats, pr l que han de ser tratads a la hra de realizar el prces de carga. Pr tr lad, existen camps en ls que parece que un tip de dat puede encajar per al final n sucede así, cm pr ejempl el númer de teléfn (caracteres alfanumérics). En relación a las líneas de pedid, hems identificad que aunque la clave primaria cnsista en númer de rden y númer de línea, existe la psibilidad de que en un futur el númer de rden sea igual en algun de ls almacenes, l que equivaldría a un gran prblema a la hra de analizar ls dats. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 18

19 También es imprtante destacar que el presupuest parece n tener una clave primaria. Pdríams establecer que la clave primaria es la cmbinación de almacén x catería x día de venta, per he decidid n hacerl de esta manera para evitar psibles prblemas a la hra de cargar dats. Dats Histórics La dirección ha acrdad que n es necesari mantener el históric de cambis en dats, es decir, n es necesari mantener pr ejempl, la catería que un cliente tenía en el mment que la línea de pedid se había cread (aplica para tds ls fichers dads), y que desean ver siempre ls dats que el sistema peracinal presenta. Cass de Us Para identificar las interaccines entre ls usuaris del sistema a implementar y sus funcinalidades, se ha cread el siguiente cas de us, en el que se pueden ver ls rles de ls usuaris, pr un lad el peradr del data Warehuse, y pr tr lad, ls usuaris que cnsumen infrmes, y las actividades que tienen asciadas cada un de ells. Enfque de Diseñ Ilustración 2. Cass de Us El diseñ de la slución cnstruida se basa en el enfque prpuest pr Ralph Kimball. A grandes rass, este enfque cnsiste en la definición de una serie de entidades denminadas dimensines que almacenarán dats cualitativs (descripcines, códis, caterías, tiemp, etc.) y una serie de entidades centrales llamadas hechs, en las que se almacenará infrmación cuantitativa (mntantes, cantidades). La tabla de hechs es el resultad de una relación N-aria cn las dimensines, es decir, estas se relacinan cn la tabla de hechs mediante relacines 1 a N. A este tip de estructuras se les llama mdel en estrella debid a que la frma gráfica de la estructura semeja a una estrella, cm se puede ver en la Ilustración 3. Mdel en Estrella. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 19

20 Generalmente, las dimensines se caracterizan pr tener tamañs de registrs extenss (muchas clumnas, tips de dats alfanumérics lars) per cn un númer de registrs medianamente baj, mientras que las tablas de hechs se caracterizan pr tener un númer registrs muy alt per tamañs de registrs reducids (generalmente, slamente cntiene tips de dats numérics). Cm nrma general, la infrmación de las dimensines se agrupará (mediante Ilustración 3. Mdel en Estrella cláusulas GROUP BY) y la infrmación de ls hechs se agregará (mediante funcines de agregación cm SUM, AVG COUNT). Además de la tabla de hechs y de las dimensines cm parte del pryect, es necesari cnstruir un cub OLAP (On Line Analytical Prcessing). Un cub n es más que una base de dats multidimensinal en el que ls dats se almacenan en vectres multidimensinales, y que se caracteriza pr tener al mens 2 más dimensines. En la Ilustración 4. Cub OLAP se puede ver cóm se suelen representar ls cubs OLAP gráficamente. Ilustración 4. Cub OLAP El resultad de la cmbinación de cada un de ls valres de tdas las dimensines (prduct cartesian) se denmina celda, y es dnde se almacena el valr del hech para dicha cmbinación de valres. Pr ejempl, la cmbinación de fecha de venta 25 May 2012, prduct REMICADE 100MG y cliente BOOTS CITYWEST resulta en una celda dnde se almacena, pr ejempl, el valr de ventas 100 para la cmbinación de dichs valres. Una de las raznes principales para usar un cub OLAP es la rapidez en ejecutar cnsultas, que permitirá a ls usuaris recuperar y analizar dats más rápidamente. Cncepts de Diseñ Dimensinal Antes de iniciar cn la definición del mdel, es necesari tener clars una serie de cncepts de diseñ dimensinal [1] que ns ayuden a entender mejr la estructura de ests sistemas. - Claves subrgadas: se entiende pr clave subrgada al identificadr únic de una entidad que n se deriva de ls dats de la aplicación y que generalmente n es visible al usuari. Las claves subrgadas se utilizan en mdels dimensinales cm claves primarias de las dimensines cn el fin de diferenciar la clave de neci de la entidad (clave primaria de la entidad rigen) de la clave primaria de la dimensión. Suelen cnstruirse a partir de una secuencia numérica autgenerada en el que n existe una relación entre el significad del registr y dicha clave, aunque hay cass cm en la dimensión Fecha en que puede tener un significad (pr ejempl, representaría el registr cn fecha 1 Ener 2012). Otr de ls beneficis de usar claves subrgadas es el rendimient en peracines de cnsulta, ya que estas se hacen mediante valres numérics, y el almacenamient en las tablas de hech, ya que se evita el usar códis alfanumérics que suelen cupar más espaci que tips de dats enters. - Rles de dimensines: existen cass en que ciertas dimensines pueden tener más de una relación cn la misma tabla de hechs. Pr ejempl, la dimensión Fecha puede tener ds relacines cn una tabla de hechs de ventas, cm puede ser Fecha de Venta y Fecha de Factura. En este ejempl, la dimensión tma ds diferentes rles aunque la entidad física siga siend una sla. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 20

21 - Tips de dimensines: a la hra de mdelar una dimensión, debems decidir si querems gestinar la histria de la entidad, bien mantener siempre el últim estad. A este mecanism de gestinar la infrmación se le denmina Slwly Changing Dimensin, y según Kimball [1], existen diferentes tips (mencinams slamente ls más imprtantes): Tip 0: el valr del registr camp en la dimensión n cambia y mantiene ls valres que tenía cuand se cargó pr primera vez. Tip I: el valr del registr camp se actualiza cn la última versión de ls dats del peracinal. Este tip n guarda ningún valr históric y cualquier cnsulta sbre dats histórics mstrará ls valres que el sistema peracinal muestra tras la última carga. En cambi, este tip es más fácil de mantener que el siguiente. Tip II: si un de ls camps cambia su valr, se genera un nuev registr cn el cambi. Para diferenciar versines (existirán múltiples registrs cn la misma clave natural), se suele implementar un camp flag que indica el númer de versión bien ds camps fecha indicand la fecha de cmienz y fin de la vida de dich registr. Este métd permite registrar históric de cambis aunque requiere un mantenimient de las tablas de hechs si ls dats cambian cnstantemente. Un ejempl puede verse a cntinuación en la tabla Tabla 12. Ejempl de Dimensión Tip II: Prduct_ID Prduct_Cdi Prduct_Nmbre Prduct_Tip Fecha_Inici Fecha_Fin 123 PROD1 NUROFEN CAPSULAS 01/01/ /12/ PROD1 NUROFEN SOBRES 22/12/ /12/9999 Tabla 12. Ejempl de Dimensión Tip II Existen trs tips cm Tip III (2 clumnas para almacenar el valr actual y el históric respectivamente) y el Tip VI (cmbinación de Tips I + II + II = VI) que n verems pr ser técnicas de mdelad más avanzadas y que n van a ser necesarias para este pryect. Pr tr lad, existe tr tip de clasificación de dimensines según su finalidad: Cnfrmada: una dimensión cnfrmada tiene relacines cn diferentes tablas de hechs cuand el significad de dicha entidad es el mism para ambs hechs. Est permite realizar cnsultas y analizar hechs de múltiples tablas de frma cnjunta. N cnfrmada: al cntrari que las dimensines cnfrmadas, estas mantienen relacines cn una única tabla de hechs. Degenerada: suelen ser claves que n tienen atributs asciads, cm númer de factura númer de rden. Suelen almacenarse en las tablas de hechs, ya que generalmente sn parte de la clave primaria del hech. Junk (basura): una dimensión junk es aquella que generalmente almacena aquells dats que n se crrespnden cn una dimensión per que sn necesaris para el análisis. Suelen ser agrupacines de flags, indicadres cmentaris sin ninguna relación entre ells que permiten evitar la creación de un gran númer de dimensines en el hech y así tenerls dispnibles para el análisis. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 21

22 - Tips de tablas de hechs: en diseñ dimensinal, existen 3 tablas de hechs Pryect Final de Carrera Transaccinal: es la más básica y fundamental, en el que el gran de la tabla de hechs se especifica cm un registr pr transacción, almacenand el nivel de detalle más baj. Pr ejempl, una línea de pedid. Instantánea Periódica (Peridic Snapsht): esta tabla de hechs tma una ftgrafía instantánea de un mment definid en un períd de tiemp. Suele depender de una tabla de hechs transaccinal. Pr ejempl, el balance de las cuentas bancarias a final de mes. Instantánea Acumulativa (Accumulating Snapsht): este tip de hechs muestra la actividad de un prces que tiene un principi y un fin, cm pr ejempl una rden de cmpra. Este tip suele tener múltiples fechas que marcan ls diferentes hits de la rden (fecha de creación, fecha de enví, fecha de llegada). Existe un cuart tip de tabla de hechs denminada tabla de hechs sin hech (factless fact table), en las que la tabla n tiene ningún hech definid. Suelen usarse para mdelar relacines muchs a muchs. Pr ejempl, para mdelar qué permiss tienen cierts usuaris en una aplicación. - Tips de medidas: pr últim, especificams ls diferentes tips de medidas que existen: Aditivas: las medidas aditivas permiten ser agregadas pr cualquiera de las dimensines. Pr ejempl, la suma de las ventas. Semi-Aditivas: sn medidas que permiten ser agregadas pr algunas de las dimensines, per n para tras. Un ejempl de medida semi-aditiva es el balance ttal de las cuentas bancarias en una tabla de hechs periódica, ya que permite agregar ls balances pr cuenta per n pr fecha. N Aditivas: sn medidas que n pueden ser agregadas pr ninguna dimensión. Pr ejempl, un prcentaje (si bien es imprtante destacar que es una mala práctica almacenar prcentajes y medias cm hechs). Para la cnsecución de este pryect ha sid muy imprtante entender estas definicines para pder identificar y mdelar las entidades de nuestr mdel dimensinal. El Hech Un de ls primers pass en la realización del diseñ dimensinal es identificar el hech hechs del mdel que vams a cnstruir, y que se traducirán en las tablas centrales que hems mencinad anterirmente. En este pryect, se han identificad ls siguientes hechs: - Línea de pedid: este hech ns permite analizar las ventas, cantidades y líneas ns han slicitad. El ficher de líneas de pedid será el que se utilizará para cargar este hech. - Almacén x Catería x Día de venta: este hech ns permite analizar el presupuest pr almacén, catería y día de venta. El ficher de presupuest será el que se utilizará para cargar este hech. La Granularidad La granularidad de las tablas de hech identificadas es la siguiente: Alexandre Pereiras Magariñs pág. 22

23 - Línea de pedid: tendrá cm granularidad una línea de pedid individual (cada fila representará una línea de pedid) - Almacén x Catería x Día de venta: tendrá la granularidad definida pr el hech dnde cada entrada en la tabla de hechs será el presupuest asignad a un almacén para una catería en un día de venta cncret. La granularidad de ls fichers de líneas y presupuest es ya la adecuada, pr l que n requiere ningún tip de agregación (cada fila del ficher se encuentra en el nivel atómic de la tabla de hechs). Las Dimensines. Atributs Las dimensines que se han identificad sn las siguientes: - Fecha de venta - Fecha de repart - Almacén - Catería de Prduct - Causa de Crédit - Cliente - Fabricante - Prduct - Región - Ruta de distribución - Tip de Orden Cm requisit cmentad anterirmente, se requiere que éstas almacenen la última instantánea del peracinal. Est ns lleva a la cnclusión de que tdas las dimensines de este mdel deben de ser mdeladas utilizand la técnica Tip I (última instantánea del sistema peracinal). Ls atributs de las dimensines especificadas sn ls siguientes: - Fecha de venta y Fecha de repart: cada una de estas tendrá la siguiente estructura jerárquica: Nivel 1: Añ Nivel 2: Cuart (YYYY/QX) Nivel 3: Mes (YYYY/MM) Nivel 4:Fecha (YYYY-MM-DD) - Almacén: Códi de almacén Nmbre de almacén - Catería de Prduct: Códi de la catería de prduct. Nmbre de la catería del prduct. - Causa de Crédit Códi de causa de crédit. Nmbre de razón de crédit. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 23

24 - Cliente Códi de cuenta. Nmbre de cuenta / farmacia. Nmbre abreviad de cuenta / farmacia. Dirección de la farmacia. Númer de teléfn de la farmacia. Númer de fax de la farmacia. de cntact de la farmacia. Nmbre de cntact de la farmacia. Tip de libr mayr: (S)ales (Venta) (R)echarge (Recar). Términs de pa. Y la siguiente jerarquía: Nivel 1: Catería de la cuenta. Nivel 2: Grup de la cuenta según la catería. Nivel 3: Lcalización física de la farmacia. Nivel 4: Códi de cuenta / nmbre de cuenta. - Fabricante Códi del fabricante. Nmbre del fabricante. Nmbre de la empresa que vende el prduct a PharmaDis. - Prduct Códi del prduct. Códi del fabricante. Descripción del prduct. Frmat del prduct (pack, mililitrs, grams, etc.) Preci de cste unitari del prduct en Eur. Preci de venta unitari del prduct en Eur. Códi EAN del prduct. Ls siguientes atributs se crearán en la dimensión, per n se mstrarán al usuari, ya que se utilizan para calcular la Catería de prduct en el hech: Códi de catería de prduct. Descripción de catería de prduct. - Región: Códi de región / cndad. Nmbre de región / cndad. - Ruta de distribución Códi de ruta. Númer de ruta. Nmbre de ruta Día de repart en text (Lunes, Martes, etc.) Númer de furneta. Hra de salida de la furneta (en frmat hh:mm) Alexandre Pereiras Magariñs pág. 24

25 - Tip de Orden Códi de transacción. Nmbre de transacción. Nmbre de catería de transacción. Identificación de las Medidas Una vez identificads ls hechs y las granularidades, pdems pues definir las medidas que vams a tener dispnibles en las tablas de hechs definidas: - Ventas - Cste - # Órdenes de pedid - # Líneas de pedid recibidas - # Líneas de pedid despachadas - # Líneas de pedid n despachadas - # Unidades pedidas - # Unidades despachadas al cliente - # Unidades n despachadas (prduct fuera de stck) - Presupuest Es imprtante destacar que Variación, % Variación, Margen y Margen % n se cnsiderarán hechs sin fórmulas que serán calculadas cn la herramienta de Business Intelligence, ya que n es psible definir un hech para esta infrmación (pr ejempl, la variación puede ser entre ventas de diferentes meses, entre ventas y presupuest de un mism mes). Pr tr lad se identifica la medida Líneas de Pedid N Despachadas cm el cálcul Líneas de Pedid Líneas de Pedid Despachadas y Unidades N Despachadas cm el cálcul Unidades Pedidas Unidades Despachadas. Ambs cálculs se realizarán en el entrn de la herramienta de Business Intelligence para evitar almacenar infrmación redundante y n se almacenarán cm hechs. Pr últim, es imprtante destacar que tdas las medidas definidas sn aditivas (est es, pueden ser agregadas pr tdas las dimensines asciadas) except # Órdenes de pedid, que se trata de una medida semi-aditiva. Esta es un COUNT DISTINCT sbre una granularidad superir a la línea de pedid (rden), pr l que requiere un cuidad especial ya que existen dimensines que están asciadas a la granularidad de líneas de pedid cm Prduct, Catería de Prduct Fabricante. Est significa que una misma rden pdría cntarse varias veces si una rden de pedid incluy múltiples prducts, prducts de diferentes caterías de diferentes fabricantes. Diseñ Cnceptual En la Ilustración 5. Diagrama Cnceptual, pdems ver el diagrama cnceptual cmplet cn las dimensines (fnd azul) y las tablas de hechs (fnd verde), cada una de estas cn sus atributs, que requiere clarificar una serie de decisines realizadas para asegurar un crrect funcinamient del sistema: Alexandre Pereiras Magariñs pág. 25

26 Ilustración 5. Diagrama Cnceptual - Ls camps de dimensines y hechs n permiten almacenar nuls. La razón detrás de esta decisión es que las dimensines van a ser utilizadas para agrupar dats y realizar cnsultas que incluyen múltiples tablas de hechs (mediante el us de dimensines cnfrmadas), y según el funcinamient intern de la herramienta, estas cnsultas pueden ser creadas mediante un FULL OUTER JOIN sbre valres nuls, l que pdría prprcinar infrmación incrrecta. - La dimensión Dim Fecha : 1 representa la fecha de venta, y la dimensión Dim Fecha : 2 representa la fecha de repart cm se indica en las ntas adjuntas. La razón pr la cual se ha representad así es pr la restricción en la herramienta de identificar ls diferentes rles de una dimensión. - Aunque es buena práctica utilizar el tip de dat más pequeñ, se ha ptad pr utilizar enters de 4 bytes para almacenar las claves subrgadas para mantener la cnsistencia en claves subrgadas cn el mism tip de dat. Matriz de Dimensines y Medidas Pr últim, y relacinad cn l anterir, prprcinams la Tabla 12. Matriz de Dimensines y Medidas, que muestra las psibles cmbinacines entre dimensines y hechs. Las celdas resaltadas en amarill muestran la prblemática de la medida # Órdenes de pedid, que aunque la pdams cmbinar cn tdas las dimensines, ls resultads n necesariamente pueden ser crrects y hay que entender el cntext en el que se utiliza. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 26

27 Pr ejempl, supngams una rden cn ds líneas de pedid 1 y 2, asciadas a ls prducts NUROFEN y LIPITOR. Si cmbinams ésta medida cn la dimensión Prduct, btendrems una rden para cada prduct per el ttal debe de marcar una sla rden. Est significa que existe una rden que cntiene dich prduct, per que el ttal de órdenes n es necesariamente la suma de estas. Fecha Venta Fecha Repart Almacén Cat. Prd. Causa Crédit Cliente Fabric. Prd. Región Ruta Distrib. Ventas X X X X X X X X X X X Cste X X X X X X X X X X X # Órdenes de pedid X X X X X X X X X X X # Líneas de pedid X X X X X X X X X X X # Líneas de pedid despachadas # Líneas de pedid n despachadas X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X # Unidades pedidas X X X X X X X X X X X # Unidades despachadas # Unidades n despachadas X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X Presupuest X X X 3. Diseñ Intrducción a Micrsft SQL Server Tabla 1. Matriz de Dimensines y Medidas SQL Server es un sftware prpietari de sistema de gestión de bases de dats de la multinacinal Micrsft. SQL Server facilita la cnsulta y el almacenamient de dats en bases de dats relacinales, que permiten ser referenciads pr tras aplicacines de sftware. SQL Server, en el mment de la creación de este dcument, se encuentra en su versión SQL Server Para la cnstrucción de este pryect, se ha seleccinad la edición SQL Server 2012 Business Intelligence Editin, que se fcaliza en la generación de Business Intelligence Crprativ. El sftware, que se ha ptad pr su versión en inglés, ha sid btenid a través del prgrama Micrsft DreamSpark fr Academic Institutins ( que permite la descarga de sftware Micrsft a estudiantes de la Universitat Oberta de Catalunya para prpósits educativs. Este sftware tiene una licencia de cste cer asignada al autr del pryect. SQL Server 2012 Business Intelligence Editin cntiene una serie de servicis rientads al Business Intelligence denminads cmúnmente cm Micrsft BI Stack Esta pila de servicis permite a ls usuaris integrar dats desde múltiples rígenes de dats a un destin SQL Server, cnstruir cubs OLAP, y realizar infrmes y analíticas crprativas. Estas 3 principales actividades, que se mdelan mediante la herramienta Micrsft Visual Studi, sn llevadas a cab mediante ls servicis de Integratin, Analysis y Reprting, que sn ls servicis utilizads para la carga de dats, cnstrucción y despliegue del cub, y generación de infrmes respectivamente. Tip Orden Alexandre Pereiras Magariñs pág. 27

28 Diseñ de la Arquitectura de Sftware Arquitectura de Sftware En la Ilustración 6. Diagrama de Arquitectura de Sftware, pdems ver la arquitectura de sftware que se ha utilizad para el desarrll de este pryect. Cm se puede ver, se han utilizad ls servicis mencinads en la sección anterir, a ls que se ha añadid Internet Explrer cm platafrma de distribución de ls infrmes. Ls dats se almacenarán en una instancia de bases de dats SQL Server, y serán cargads mediante prcess de carga de Integratin Services. El cub será generad pr Analysis Services a partir de ls dats de la base de dats, y ls infrmes serán creads y actualizads mediante Reprting Services cn dats prcedentes del cub de dats. Ls usuaris simplemente tendrán que acceder al prtal de Reprting Services para seleccinar el infrme desead y actualizarl. Tds ls cmpnentes de esta arquitectura han sid implementads en una máquina virtual que ns ha permitid el desarrll en una platafrma diferente al sistema perativ hst. Máquina Virtual y Sistema Operativ Ilustración 6. Diagrama de Arquitectura de Sftware La máquina virtual se ha cnstruid mediante el sftware de virtualización Oracle VirtualBx Versión r En el mment de la finalización del pryect, cn el sftware instalad y el pryect finalizad, la máquina virtual cupa uns 30GB, que se intentarán reducir para la entrega final. La máquina virtual creada se llama W2008R2 y tiene instalad el sistema perativ Windws 2008 Server Enterprise SP2 Data Center Editin 32-bit y cnfigurada para usar 1GB de memria y 1 prcesadr. El sistema perativ tiene ds usuaris administradres creads: - Administratr (cntraseña: ): usuari administradr pr defect en la instalación. Acces ttal a la máquina. Es el usuari que se ha utilizad para la instalación del sftware y Alexandre Pereiras Magariñs pág. 28

29 para la cnstrucción de este pryect. Ls infrmes en la web se pdrán acceder mediante el us de este usuari. Su cntraseña n caduca. - sqlserver (cntraseña: sqlserver2012): usuari utilizad exclusivamente para ejecutar ls servicis de Micrsft SQL Server. Sftware Instalad El sftware que se ha instalad en esta máquina virtual es el siguiente: - Micrsft SQL Server 2012 Business Intelligence Editin, instalad en inglés. - ArUML, para la creación de ls cass de us del pryect. - 7-zip, para cmprimir ls pryects y realizar cpias de seguridad. -.NET Framewrk 3.5 SP1, necesari para la instalación de SQL Server. Inici de ls Servicis Micrsft BI Al tratarse de una máquina virtual cn pcs recurss, se ha decidid n lanzar ls servicis Micrsft BI al iniciar el sistema perativ ya que es psible que n se lancen crrectamente. Para ell, se han habilitad ds icns en el Escritri del usuari Administradr, un para iniciar ls servicis y tr para pararls, cm se puede ver en la Ilustración 7. Icns para iniciar / parar ls servicis Micrsft BIErrr! Reference surce nt fund.. Antes de iniciar ls servicis se recmienda iniciar la máquina virtual ttalmente y dejar al sistema perativ finalizar ls prcess necesaris. En cas de que existan prblemas, se recmienda parar primer ls servicis e iniciarls a cntinuación. Ilustración 7. Icns para iniciar / parar ls servicis Micrsft BI Diseñ de la Arquitectura de Hardware Arquitectura de Hardware En la Ilustración 8. Diagrama de Arquitectura de Hardware, pdems ver la arquitectura de hardware que se ha utilizad para este pryect. Si bien tds ls servicis están instalads dentr de un mism servidr, ests pueden ser perfectamente distribuids en diferentes servidres, dependiend de la cnfiguración que ls administradres de sistema cnsideren prtuna. Pr ejempl, es psible que ls prcess de Integratin Services estén en un servidr diferente al de la base de dats SQL Server para evitar que las cargas de dats utilicen recurss dedicads a la base de dats. La slución implementada se puede desplegar tant en arquitecturas cn un sl servidr cm en arquitecturas distribuidas. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 29

30 Diseñ de la Base de Dats Mdel Entidad / Relación Ilustración 8. Diagrama de Arquitectura de Hardware En la figura Ilustración 9. Mdel Entidad-Relación, pdems ver el mdel entidad relación generad a partir del mdel cnceptual. Tdas las relacines entre las dimensines y las tablas de hechs sn 1..N mediante las claves subrgadas. Ilustración 9. Mdel Entidad-Relación Alexandre Pereiras Magariñs pág. 30

31 Las características principales de este mdel sn las siguientes: - Se especifican ls tips de dats que SQL Server va a utilizar. - La tabla Fact Presupuest n tiene clave primaria cm se ha indicad anterirmente. - Existe una única dimensión Fecha cn diferentes rles (Fecha Venta y Fecha Repart). - Ningún camp de las tablas del mdel aceptará nuls. Para finalizar cn el mdel entidad-relación, se muestran las prpiedades de cada una de las tablas especificadas: se indica de qué clase de entidad se trata (dimensión/hech), el tip de dimensión si aplica (cnfrmada n, tip X) y cuál es el rigen de dats (ficher/carga manual). DIM_FECHA Ilustración 10. Prpiedades de Dimensión Fecha Dimensión de Tip I cn carga manual. Cnfrmada en el rl Fecha de Venta cn ambas tablas de hech. DIM_ALMACEN Ilustración 11. Prpiedades de Dimensión Almacén Dimensión de Tip I cn carga manual (3 registrs). Cnfrmada cn ambas tablas de hech. DIM_RUTA DISTRIBUCION Ilustración 12. Prpiedades de Dimensión Ruta Distribución Dimensión de Tip I cn dats del ficher ruta_distribucin.csv. N cnfrmada. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 31

32 DIM_PRODUCTO Ilustración 13. Prpiedades de Dimensión Prduct Dimensión de Tip I cn dats del ficher prducts.csv. N cnfrmada. DIM_CLIENTE Ilustración 14. Prpiedades de Dimensión Cliente Dimensión de Tip I cn dats del ficher clientes.csv. N cnfrmada. DIM_REGION Ilustración 15. Prpiedades de Dimensión Región Dimensión de Tip I cn dats del ficher regin.csv. N cnfrmada. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 32

33 DIM_TIPO_ORDEN Ilustración 16. Prpiedades de Dimensión Tip de Orden Dimensión de Tip I cn dats del ficher tip_de_rden.csv. N cnfrmada. DIM_FABRICANTE Ilustración 17. Prpiedades de Dimensión Fabricante Dimensión de Tip I cn dats del ficher fabricante.csv. N cnfrmada. DIM_CAUSA _CREDITO Ilustración 18. Prpiedades de Dimensión Causa Crédit Dimensión de Tip I cn dats del ficher causa_credits.csv. N cnfrmada. DIM_CATEGORIA_PRODUCTO Ilustración 19. Prpiedades de Dimensión Catería de Prduct Dimensión de Tip I cn dats del ficher cateria_de_prduct.csv. Cnfrmada cn ambas tablas de hechs. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 33

34 FACT_PRESUPUESTO Ilustración 20. Prpiedades de Hechs Presupuest Tabla de hechs transaccinal que se cargará a partir del ficher presupuest.csv. N cntiene dimensines degeneradas. FACT_LINEA_PEDIDO Ilustración 21. Prpiedades de Hechs Línea Pedid Tabla de hechs transaccinal que se cargará a partir de ls fichers líneas_pedid_xxxx_2012.csv. Cntiene las siguientes dimensines degeneradas: n. rden, n. factura y n. línea. Instancia y Base de Dats El nmbre de la instancia del servidr de base de dats se denmina SQL2012W2K8. Esta instancia está creada cn un cllatin 4 SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS y tiene asignada cm máxim 1GB de memria. Está cnfigurada para aceptar tant Windws Authenticatin cm SQL Server Authenticatin. La primera de ellas permite acceder mediante las credenciales del usuari que ha iniciad sesión, mientras que la segunda se basa en ls usuaris creads internamente en la base de dats. A esta se puede acceder mediante la herramienta SQL Server Management Studi (SSMS) mediante ds usuaris cn permiss de administración sbre esta instancia: el usuari Administratr, utilizand 4 Característica de ls sistemas de gestión de base de dats que permite indicar el tip de rdenación alfanumérica. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 34

35 Windws Authenticatin (ver Ilustración 22. Acces a SQL Server cn usuari "Administratr"), bien el usuari sa súper-administradr utilizand SQL Server Authenticatin (ver Ilustración 23. Acces a SQL Server cn usuari "sa"). Para la creación de capturas de pantalla, utilizarems el primer de ells. Ilustración 22. Acces a SQL Server cn usuari "Administratr" Ilustración 23. Acces a SQL Server cn usuari "sa" Para este pryect se ha cread una base de dats llamada dw_ventas, cnfigurada en md de recuperación simple (md en el que n se requieren cpias de seguridad de ls lgs), cn ls siguientes parámetrs físics: - dw_ventas está creada cn la cllatin SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS. - Se han cread tres fichers de dats, el primer de ells denminad fd_primary.ndf (pr defect, bligatri en SQL Server), el segund fd_ventas.ndf que almacenará las tablas y dats de nuestr pryect, y el tercer de ells fd_lg.ldf, que almacenará el lg de transaccines de nuestra base de dats. Ests fichers están asciads cada un de ells a un grup de fichers cncret (filegrup, agrupacines lógicas de fichers de dats). En el cas del ficher fd_ventas.ndf, este se ha asciad a un filegrup FG_VENTAS, cread para tal prpósit. Est es así para almacenar lógicamente ls elements creads en la base de dats y permitir un mantenimient sencill. - Cada un de ls fichers de dats están limitads en espaci. Así, el ficher que cntendrá ls dats de Ventas está limitad a 2GB de dats (suficientes para este pryect). L mism sucede para el ficher primari y de lg, ambs limitads a un 1GB de dats máxim. El códi SQL utilizad para la generación de esta base de dats se puede ver en el Apéndice A Códi SQL, apartad Script SQL de creación de la base de dats. Esquemas Dentr de la base de dats, se han cread una serie de esquemas (estructuras lógicas dentr de la base de dats para agrupar elements) que ns permitirán gestinar la base de dats de manera más eficiente. Ls esquemas creads sn ls siguientes: - STG: esquema que almacenará tablas temprales y vistas de cntrl para la carga de dats. - DIM: esquema que almacenará las tablas de dimensines. - FACT: esquema que almacenará las tablas de hechs. La razón principal pr la cual se utilizan esquemas es para cnceder permiss a nivel de esquema (agrupación de elements) y n de tabla, simplificand el mantenimient de la seguridad. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 35

36 El códi SQL utilizad para la generación de esta base de dats se puede ver en el Apéndice A Códi SQL, apartad Script SQL de creación de ls esquemas. Cuentas de Servici Se han cread 2 cuentas de servici en SQL Server para gestinar, pr un lad la carga de dats y pr tr, la lectura de dats desde Analysis Services. Estas cuentas sn las siguientes: - dw_etl (cntraseña: PFCVentas2013): usuari cread para la realización de la carga de dats mediante Integratin Services. Este usuari tendrá permiss de lectura, escritura y ejecución sbre ls 3 esquemas definids anterirmente. - dw_cnsulta (cntraseña: PFCVentasCnsulta2013): usuari cread para la creación del cub de dats y la creación de infrmes cn SQL Server cm rigen de dats. Este usuari slamente tendrá permiss de lectura sbre ls esquemas DIM y FACT (STG n es necesari). Para la gestión de ls permiss, se han generad ds rles: - rl_dw_etl: gestina ls permiss del usuari dw_etl. - rl_dw_cnsulta: gestina ls permiss del usuari dw_cnsulta. El códi SQL utilizad para la generación de esta base de dats se puede ver en el Apéndice A Códi SQL, apartads Script SQL de creación de la cuenta de servici dw_etl y Script SQL de creación de la cuenta de servici dw_cnsulta. Tablas Las siguientes tablas han sid creadas para almacenar la infrmación de ventas y presupuest (frmat nmbre_esquema.nmbre_tabla ): - Dimensines: tdas las dimensines dispnen de un registr cn identificadr subrgad = -1 y asciad a descripcines UNKNOWN para asciar a valres que n existen en la dimensión. DIM.DIM_ALMACEN, para almacenar dats del almacén. Carga manual. DIM.DIM_CATEGORIA_PRODUCTO, para almacenar dats de catería de prduct. DIM.DIM_CAUSA_CREDITO, para almacenar dats de causa de crédit. DIM.DIM_CLIENTE, para almacenar dats del cliente. DIM.DIM_FABRICANTE, para almacenar dats del fabricante. DIM.DIM_FECHA, para almacenar fechas (venta / repart). Carga manual. DIM.DIM_PRODUCTO, para almacenar ls dats del prduct. DIM.DIM_REGION, para almacenar ls dats de regines. DIM.DIM_RUTA_DISTRIBUCION, para almacenar ls dats de las rutas de distribución. DIM.DIM_TIPO_ORDEN, para almacenar ls dats de tips de rden. - Hechs: FACT.FACT_LINEA_PEDIDO, para almacenar las líneas de pedid. FACT.FACT_PRESUPUESTO, para almacenar las transaccines de presupuest. - Temprales: STG.STG_LINEA_DE_PEDIDO, para almacenar tempralmente las líneas de pedid leídas desde el ficher de dats. Se trunca en cada carga ttal / incremental. - Cntrl: STG.CTL_FICHEROS, para realizar la carga de ls fichers, tant de dimensines cm hechs. Se trunca cada vez que se carga un ficher de dats. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 36

37 El códi SQL utilizad para la generación de las tablas indicadas se puede ver en la el Apéndice A Códi SQL, apartads Script SQL de creación de dimensines, Script SQL de creación de tablas de hechs, Script SQL de creación de tablas temprales y Script SQL de creación de tablas de cntrl. Vistas La única vista definida es la siguiente, STG.VW_STG_LINEA_PEDIDO, cuy prpósit es la de leer y transfrmar ls dats de la tabla tempral STG.STG_LINEA_DE_PEDIDO. El códi SQL utilizad para la generación de la vista se puede ver en el Apéndice A Códi SQL, apartad Script SQL de creación de vistas. Funcines La única función definida es la siguiente, DIM.FN_FECHA_TO_ID, utilizada para transfrmar fechas en claves subrgadas enteras en frmat YYYYMMDD. Ésta acepta un parámetr de tip fecha y retrna un valr enter. Pr ejempl, si se le pasa una fecha 01/12/2013, el valr retrnad será El códi SQL utilizad para la generación de la vista se puede ver en el Apéndice A Códi SQL, apartad Script SQL de creación de funcines. Prcedimients Almacenads El únic prcedimient almacenad definid es el siguiente, DIM.SP_DIM_FECHA, utilizad para cargar la dimensión DIM.DIM_FECHA. Éste acepta ds parámetrs, el añ de inici y el añ de fin. Pr ejempl, si se pasan pr parámetr 2012 y 2013 cm añs de inici y fin respectivamente, el prcedimient cargará fechas desde el 1 Ener 2012 hasta el 31 Diciembre Si la fecha ya existe, n se inserta. Si el añ de inici es superir al añ de fin, el prcedimient n cargará nada. El códi SQL utilizad para la generación de la vista se puede ver en el Apéndice A Códi SQL, apartad Script SQL de creación de prcedimients almacenads. Diseñ del Prces de Carga Generalmente, ls prcess de carga de almacenes de dats siguen un patrón cmún [2]. Este patrón, que se puede ver en la figura Ilustración 24. Patrón de Prces de Carga de un Almacén de Dats, establece que primer hay que cargar las dimensines, necesarias para vincular cn ls hechs (recrdems que las dimensines se relacinan cn ls hechs mediante relacines 1..N). Ilustración 24. Patrón de Prces de Carga de un Almacén de Dats A cntinuación, se cargarán tablas temprales para cargar ls hechs (preparación de claves naturales, limpieza y cnslidación de dats en una tabla tempral). El siguiente pas es la carga de ls hechs desde estas tablas temprales mediante peracines de lkup, est es, btener la clave subrgada de un registr en una dimensión mediante su clave natural. De esta frma, pdems vincular el hech a una dimensión pr claves subrgadas, mejrand el rendimient de las cnsultas cuand realizams peracines de JOIN. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 37

38 Pr últim, aunque n necesari, se suelen calcular y actualizar las estadísticas de las dimensines y de las tablas de hechs para que el ptimizadr de cnsultas del sistema de gestión de base de dats btenga el mejr plan. Hay cass en ls que también se recnstruyen ls índices de las tablas de hechs, per es una tarea que n va a ser realizada en este pryect. También hay cass en ls que, para mejrar el rendimient de ls infrmes se crea un cub OLAP. En cas de que la herramienta l permita, se pdría añadir una tarea para actualizar el cub OLAP una vez que el prces de carga haya terminad. En nuestr cas, realizarems tdas las etapas del patrón indicad: las dimensines se cargarán a partir de ls fichers, se creará una tabla tempral que cnslidará ls dats de ls hechs que prceden de ls fichers de presupuest y líneas de pedid, se cargarán ls hechs mediante peracines de lkup, se actualizarán las estadísticas de las tablas de hechs y se actualizará el cub OLAP. Para ell se ha cread un paquete maestr llamad Ventas_Maestr.dtsx que incluye las cuatr primeras etapas del prces de carga. Este paquete se encarga de llamar al rest de paquetes que cargan las dimensines (un paquete pr dimensión), las tablas temprales, la carga de hechs de líneas de pedid y el cálcul de las estadísticas. La carga del presupuest se realiza aparte de frma manual mediante tr paquete dedicad a ell, pr l que n se ha incluid cm parte del prces ETL de carga inicial / incremental. Cm se puede ver en la Ilustración 25. Paquete "Ventas_Maestr.dtsx", la carga de las dimensines se realiza mediante una agrupación de ls paquetes de carga de dimensines, que se realizan de frma paralela entre ellas (n existen dependencias entre las dimensines, pr l que se pueden cargar de frma independiente). Esta agrupación tiene una restricción de precedencia que bliga a tds ls paquetes de dimensines a finalizar crrectamente antes de pasar a la siguiente etapa. Esta misma restricción, que es Terminar satisfactriamente, está implementada en cada una de las etapas del paquete maestr. Ilustración 25. Paquete "Ventas_Maestr.dtsx" La actualización del cub, que es la última etapa del patrón que hems vist, se realiza mediante tr paquete llamad Ventas_Prcesar_Cub.dtsx. Tant el paquete maestr cm el de actualización del cub se lanzan secuencialmente mediante un SQL Agent jb, implementand así el patrón. Este jb se explicará en prfundidad en las siguientes seccines. Tds ls paquetes implementads, incluyend el pryect de Integratin Services, tienen definida una cntraseña para pder acceder a ells. Esta cntraseña es ventas, y permite encriptar ls dats sensibles relacinads cn ls rígenes de dats (cntraseñas). Est permite tener un mantenimient más sencill, ya que ls paquetes pr defect encriptan esta infrmación cn la clave del usuari. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 38

39 Mediante el us de una cntraseña cmún, el mantenimient de ests paquetes es más sencill y evitan la dependencia del usuari que ls ha desarrllad. Además de la cntraseña, tds ls paquetes utilizan variables cn el fin de almacenar dats y referenciarls de frma más sencilla. Ests dats, pr ejempl, pueden ser la ruta de acces a ls fichers. Para usar aprpiadamente estas variables, tds ls paquetes tienen implementadas una serie de cnfiguracines. Estas cnfiguracines permiten a cada un de ls paquetes: - Cnfigurar las cnexines de frma dinámica, de frma que si necesitams desplegar el pryect en un nuev entrn, ns basta cn cambiar dicha cnfiguración. - En el cas del paquete maestr, existe una tercera cnfiguración para gestinar tds ests parámetrs que querems pasar a ls paquetes a ls que llama. - Pas de valres desde variables padre. Desde el paquete maestr, pdems pasar valres de variables para que estas se utilicen en el rest de paquetes, y así pder mantener dichas variables desde un sl lugar. Las ds primeras cnfiguracines se realizan mediante fichers de cnfiguracines. Ests fichers cn frmat XML tienen una extensión.dtscnfig y ns permiten asignar valres a variables definidas en el paquete. En nuestr pryect existen 2 fichers de cnfiguracines. - Ficher de cnexines: se llama ventas_cnexines.dtscnfig y cntiene ls parámetrs necesaris para cnectarse a la base de dats. - Ficher de parámetrs: se llama ventas_parametrs.dtscnfig y cntiene ls parámetrs necesaris para acceder a ls paquetes hij, rutas de almacenamient de ls fichers, ruta de almacenamient de lg, nmbre de ficher de lg, etc. Ests fichers de cnfiguración se pueden ver en detalle en el Apéndice B Fichers de Cnfiguración, apartads Ficher de Cnfiguración de Cnexines y Ficher de Cnfiguración de Parámetrs. Para pder acceder a ests fichers de cnfiguración de frma dinámica y cn fácil mantenimient, se han cread ds variables de entrn: - SSIS_VENTAS_CONEXIONES, que apunta a la ruta dnde reside el ficher de cnexines. - SSIS_VENTAS_PARAMETROS, que apunta a la ruta dnde reside el ficher de parámetrs. En la Ilustración 26. Cnfiguracines del paquete maestr se pueden ver las cnfiguracines creadas para el paquete maestr. Ilustración 26. Cnfiguracines del paquete maestr La última cnfiguración, est es, el pas de valres a variables hijas, se ha cread en cada un de ls paquetes que sn llamads pr el maestr y que requieren acces a fichers (en cncret, dimensines y tablas temprales). En cncret, la variable que ns interesa es la ruta dnde se han almacenad ls Alexandre Pereiras Magariñs pág. 39

40 fichers, cm se puede ver en la Ilustración 27. Cnfiguracines del paquete de carga de la dimensión Cliente. De esta frma pdems cntrlar la ruta de ls fichers desde el ficher de cnfiguracines de frma dinámica. Ilustración 27. Cnfiguracines del paquete de carga de la dimensión Cliente Pr últim, desde un punt de vista de diseñ general, se ha cread la carpeta SSIS, lcalizada en la unidad C, para almacenar ls cmpnentes del prces de carga. Esta carpeta cntiene una carpeta de pryect llamada Ventas que cntendrá tds ls paquetes, fichers, fichers de cnfiguración y lgs de este sistema. De esta manera, pdrems incluir más pryects y gestinarls desde una misma ruta. Cada una de las carpetas de pryect tendrá 4 subcarpetas: - cnfig, para almacenar ls fichers de cnfiguración. Es aquí a dnde apuntan las variables de entrn creadas. En cncret: SSIS_VENTAS_CONEXIONES apunta a C:\SSIS\Ventas\cnfig\ventas_cnexines.dtsCnfig SSIS_VENTAS_PARAMETROS apunta a C:\SSIS\Ventas\cnfig\ventas_parametrs.dtsCnfig - dtsx, dnde se almacenan cada un de ls paquetes.dtsx creads. - fichers, dnde se almacenan ls fichers.csv dads para el pryect. - lg, dnde se almacena el ficher de lg de las cargas y que verems en la siguiente sección. Gestión de Errres Para gestinar la calidad de ls dats en el almacén de dats, se realizarán las siguientes tareas dentr del prces de carga: - Si se encuentra un valr nul/blanc en una dimensión: Si es un tip de dat String, se substituirá pr el literal UNKNOWN (descncid). Si es un tip de dat numéric, se substituirá pr un valr cer. - Si cuand se realiza una peración de lkup sbre una dimensión mediante clave natural n se encuentra un registr en la dimensión, esa fila será vinculada a un registr especial cread en las dimensines para ests cass. Este registr debe existir en tdas las dimensines y tendrá, si es psible, un valr de clave subrgada -1 (en cas de fechas, se usará la fecha ). Este registr tendrá códis -1 y valres descncids ( UNKNOWN ). La razón principal pr l que se ha tmad esta decisión es para evitar falls en la carga pr prblemas de calidad de dats. Si ests dats cambian en el sistema peracinal pdrán ser actualizads en sucesivas cargas incrementales, ya que, cm se ha indicad anterirmente, el almacén de dats debe de mstrar la última instantánea del sistema peracinal. - Si un de ls camps numérics del hech es nul, este se substituirá pr un cer. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 40

41 Mediante estas técnicas, permitirems que las cargas finalicen y que ls infrmes muestren ls resultads cn valres descncids, est últim muy útil para asegurar que se slucinen ls prblemas de dats en el sistema rigen. En cas de que ls valres excedan el tip de dat mdelad (valres truncads), que el valr sea de un tip de dat diferente al esperad, la carga de dats prducirá errres y esta se parará. La razón pr la que se ha tmad esta decisión es para asegurar que tds ls dats se carguen en la base de dats, de frma que se prime una carga ttal de ls dats ante una incmpleta, cnsiderand que esta última pdría ser perjudicial para el análisis de ls dats al n cntar cn la ttalidad de ests. Si un de ls fichers de dats n existe, al igual que en el cas anterir, el prces de carga cntinuará sin prducir errres, asumiend que es psible que se mapeen tds ls valres de una dimensión al registr especial de descncids. En cas de que el prces de carga falle pr cualquier razón, ls errres serán registrads en un ficher de lg que pdrá ser cnsultad para identificar y tratar ls errres prducids. Tras la slución del prblema, la carga puede vlver a lanzarse desde el inici sin tener que realizar ninguna peración de recuperación, ya que ls valres de dimensines y hechs se van a actualizar cn ls dats leíds. Ficher de Lg Desde el paquete maestr se genera un ficher de lg en frmat ventas_yyyy-mm-dd.lg, dnde YYYY- MM-DD indica la fecha en la que se ha lanzad el prces. Este lg se genera autmáticamente desde el paquete maestr en cada carga y almacena dats acerca de: - fecha de inici y fin del paquete maestr, y de ls paquetes a ls que llama - si existen warnings errres, ests se registrarán en este ficher de text. En cas de que en un mism día se prduzcan múltiples cargas de dats, se utilizará el mism ficher de lg para tdas ellas, añadiend la nueva infrmación generada al final del ficher. Jbs de SQL Agent Para la carga de ls dats y la actualización del cub, se han cread 3 SQL Agent Jbs: - 1. Ventas - Dimensines, Líneas de Pedid y Cub: este jb incluye la carga de dimensines, hechs de línea de pedid y actualización del cub de dats. Este es el jb que debe de prgramarse para realizar cargas incrementales Ventas Presupuest: este jb se utiliza para la carga de dats del presupuest, ya que se tiene que realizar de frma manual Ventas - Cub de Dats: este jb se utiliza slamente de frma auxiliar tras la carga del presupuest, ya que es necesari actualizar el cub una vez que las dimensines y ambas tablas de hechs estén cargadas. N se requiere su us después de cargar el presupuest (salv que se cargue el del añ siguiente se generen nuevas versines). Carga Inicial e Incremental Un almacén de dats n se carga slamente una vez, si n que se carga de frma periódica. Pr tant, el prces de carga tiene que gestinar ambas cargas iniciales, es decir, dats histórics, y cargas incrementales también denminadas deltas. Una carga inicial se realiza cuand el almacén de dats se despliega pr primera vez en un entrn de prducción, generalmente manipuland grandes cantidades de dats de añs anterires. Las cargas Alexandre Pereiras Magariñs pág. 41

42 incrementales suelen ser frecuentes una vez que se ha hech la carga inicial, y generalmente manipula pequeñas cantidades de infrmación, tratándse generalmente de dats que han sid mdificads en ls últims días. Para realizar la carga inicial del sistema, se deben de realizar ls siguientes pass: 1. Asegurarse que el pryect se encuentra crrectamente desplegad (estructura de carpetas, paquetes en su ubicación, fichers de dats en su ubicación, etc.). 2. Asegurarse que las tablas n cntienen dats (primera carga). 3. Ejecutar el jb 1. Ventas - Dimensines, Líneas de Pedid y Cub, que cargará tdas las dimensines, el hech de líneas de pedid y actualizará el cub de dats. El cub tdavía n tiene dats de presupuest. 4. Ejecutar el jb 2. Ventas Presupuest, para cargar la tabla de hechs del presupuest. 5. Ejecutar el jb 3. Ventas - Cub de Dats, para actualizar el cub cn dats del presupuest. Para realizar cargas incrementales de líneas de pedid, basta cn ejecutar prgramar el jb 1. Ventas - Dimensines, Líneas de Pedid y Cub, asumiend que ls fichers de dats de líneas de pedid han sid mdificads. Si ls dats de presupuest han sid cambiads, entnces se debe de realizar l siguiente: 1. Eliminar ls dats de la tabla de hechs de presupuest mediante la cnsulta (utilizar un usuari administradr para ell): truncate table fact.fact_presupuest; 2. Ejecutar el jb 2. Ventas Presupuest, para cargar la tabla de hechs del presupuest. 3. Ejecutar el jb 3. Ventas - Cub de Dats, para actualizar el cub cn dats del presupuest. Paquetes Desarrllads - Ventas_Maestr.dtsx, que ejecuta la carga de dimensines, tablas temprales, hechs y cálcul de estadísticas. - Ventas_Dim_Prduct.dtsx, que lee ls dats del ficher de prducts, ls cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Dim_Cateria_Prduct.dtsx, que lee ls dats del ficher de caterías de prduct, las cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Dim_Causa_Credit.dtsx, que lee ls dats del ficher de causas de crédit, las cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Dim_Cliente.dtsx, que lee ls dats del ficher de clientes, ls cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Dim_Fabricante.dtsx, que lee ls dats del ficher de fabricantes, ls cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 42

43 - Ventas_Dim_Regin.dtsx, que lee ls dats del ficher de regines, las cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Dim_Ruta_Distribucin.dtsx, que lee ls dats de rutas de distribución, las cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Dim_Tip_Orden.dtsx, que lee ls dats de tip de órdenes, las cmpara cn ls dats existentes en la dimensión, y actualiza sus clumnas l inserta dependiend de si el registr existe n respectivamente en la dimensión. - Ventas_Stg_Linea_Pedid.dtsx, que lee ls dats de ls tres fichers de líneas de pedid, iterand cn cada un de ells, y ls inserta en la tabla tempral, que se trunca en cada carga inicial tempral. - Ventas_Fact_Linea_Pedid.dtsx, que lee ls dats de la tabla tempral transfrmándls mediante una vista (elimina nuls, transfrma a mayúsculas, etc.), realiza las tareas de lk-up cn las dimensines e inserta en ls hechs de línea de pedid si la línea n existe, actualiza la línea en cas cntrari. - Ventas_Fact_Presupuest.dtsx, que lee ls dats del ficher de presupuest, realiza las tareas de lk-up cn las dimensines e inserta en ls hechs. - Ventas_Prcesar_Cub.dtsx, que se encarga de actualizar el cub de dats en su ttalidad cn ls dats existentes en la base de dats, primer las dimensines, a cntinuación ls hechs Diseñ del Cub de Dats En la siguiente sección se explicará el diseñ del cub de dats cnstruid en este pryect, detalland las 4 fases de cnstrucción: definición del rigen de dats, definición de la vista de dats y relacines, cnstrucción de las dimensines y cnstrucción del cub de dats, incluidas las medidas. Pr últim, se explicarán las accines de publicación y actualización del cub de dats. Origen de Dats Para pder acceder a ls dats cargads pr Integratin Services en la base de dats SQL Server cn el fin de generar el cub de dats, se ha cread un rigen de dats denminad DW Ventas.ds. Este rigen de dats utiliza la cuenta de servici dw_cnsulta para leer ls dats y acceder a ls metadats de la base de dats (tablas, vistas, etc.). Vista de Dats Una vez definid el rigen de dats, es necesari generar la vista de dats y relacines, est es, definir las tablas y camps que vams a utilizar para la generación del cub, y las relacines que tienen estas tablas entre sí, de frma que pdams identificar las dimensines y ls hechs. La vista que se ha definid se puede ver en la Ilustración 28. Vista de dats de Ventas y Presupuest, en la que se incluyen las tablas de las dimensines y de hechs para la creación el cub. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 43

44 Ilustración 28. Vista de dats de Ventas y Presupuest En esta vista se han generad las siguientes variacines para facilitar la generación del cub y ls infrmes: - En la dimensión DIM_CLIENTE se ha añadid un camp calculad llamad CUENTA_NOMBRE y definid cm la cncatenación del númer de cuenta y del nmbre del cliente separads pr un guión ( NUMERO_CUENTA + ' - ' + NOMBRE_CLIENTE ). - En la dimensión DIM_PRODUCTO se ha añadid un camp calculad llamad CODIGO_NOMBRE_PRODUCTO y definid cm la cncatenación del códi de prduct y del nmbre del prduct separads pr un guión ( CAST(CODIGO_PRODUCTO AS VARCHAR(10)) + ' - ' + NOMBRE_PRODUCTO ). - En la dimensión DIM_RUTA_DISTRIBUCIÓN se ha añadid un camp calculad llamad NUMERO_NOMBRE_DIA_RUTA y definid cm la cncatenación del númer de ruta, del nmbre y del día de repart separads pr un guión ( CAST(NUMERO_RUTA AS VARCHAR(10)) + ' - ' + NOMBRE_RUTA + ' (' + DIA_DE_REPARTO + ')' ). - En la tabla de hechs FACT_LINEA_PEDIDO se han añadid ls siguientes camps calculads: NO_ORDEN ( CAST(NUMERO_ORDEN AS VARCHAR(10)) + '#' + CAST(ID_ALMACEN AS VARCHAR(5)) ), cm medida para calcular el númer de órdenes teniend en cuenta que un númer de rden puede estar repetid en varis almacenes. LINEA_PEDIDO_NO_DESPACHADA ( LINEA_PEDIDO - LINEA_PEDIDO_DESPACHADA ), cm medida para calcular el númer de líneas que n se han despachad. UNIDADES_NO_DESPACHADAS ( UNIDADES_PEDIDAS - UNIDADES_DESPACHADAS ), cm medida para calcular el númer de unidades que n se han despachad pr estar fuera de stck. MARGEN_EURO ( MONTANTE_LINEA_PEDIDO_EURO - COSTE_LINEA_PEDIDO_EURO ), cm medida para calcular el margen de la línea de pedid definid cm mntante de la línea mens el cste. Dimensines Tdas las dimensines que se han generad utilizan un md de almacenamient MOLAP (base de dats multidimensinal). Las dimensines que se han generad se pueden ver en la Ilustración 29. Dimensines en Analysis Services: Alexandre Pereiras Magariñs pág. 44

45 Ilustración 29. Dimensines en Analysis Services Cub de Dats Se ha definid un cub de dats llamad Ventas y Presupuest.cube que cntendrá ls dats de las líneas de pedid y de presupuest. Este cub está generad usand un md de almacenamient MOLAP, al igual que las dimensines, est es, el resultad se almacenará en una base de dats multidimensinal. En este cub se han definid las siguientes medidas, que tendrems dispnibles para la realización de ls infrmes: - Ventas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.MONTANTE_LINEA_PEDIDO_EURO, cn función de agregación SUM y frmat Mneda. - Cste, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.COSTE_LINEA_PEDIDO_EURO, cn función de agregación SUM y frmat Mneda. - Margen, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.MARGEN_EURO (camp calculad), cn función de agregación SUM y frmat Mneda. - # Líneas de Pedid Recibidas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.LINEA_PEDIDO, cn función de agregación SUM y frmat Enter. - # Líneas de Pedid Despachadas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.LINEA_PEDIDO_DESPACHADA, cn función de agregación SUM y frmat Enter. - # Líneas de Pedid N Despachadas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.LINEA_PEDIDO_NO_DESPACHADA (camp calculad), cn función de agregación SUM y frmat Enter. - # Unidades Pedidas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.UNIDADES_PEDIDAS, cn función de agregación SUM y frmat Enter. - # Unidades Despachadas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.UNIDADES_DESPACHADAS, cn función de agregación SUM y frmat Enter. - # Unidades N Despachadas, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.UNIDADES_NO_DESPACHADAS (camp calculad), cn función de agregación SUM y frmat Enter. - Presupuest, definida cm FACT_PRESUPUESTO.PRESUPUESTO, cn función de agregación SUM y frmat Mneda. - # Órdenes de Pedid, definida cm FACT_LINEA_PEDIDO.NO_ORDEN (camp calculad), cn función de agregación COUNT DISTINCT y frmat Enter. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 45

46 - Se ha cread también un cálcul llamad Ventas Mes Anterir (Fecha Venta) que ns permite, dad un mes de venta, btener las ventas del mes de venta anterir. Este cálcul está realizad en MDX y la frmula es la siguiente: ([Fecha Venta].[Fecha].PrevMember, *Measures+.* Ventas+). Una vez definidas las medidas y las particines necesarias, tenems que indicar qué dimensines pdems utilizar cn qué medidas. Est se realiza en la pestaña Dimensin Usage (us de dimensines), la cual ns permite establecer las relacines entre las particines de las medidas y las dimensines. Véase pues la Ilustración 30. Cmbinacines psibles de dimensines y medidas en el cub de dats, en la que destaca la impsibilidad de cmbinar las dimensines Prduct, Catería de Prduct y Fabricante cn las medidas de Órdenes de Pedid, debid a la prblemática cmentada en el diseñ dimensinal. Despliegue del Cub Ilustración 30. Cmbinacines psibles de dimensines y medidas en el cub de dats Tras finalizar el diseñ del cub de dats, éste hay que desplegarl en la base de dats multidimensinal. Esta es una tarea que, una vez finalizada, n hay que vlver a realizarla, ya que el prces ETL se encargará de actualizar el cub. Un ejempl de prcesad (y actualización) desde el pryect generad en Visual Studi se puede ver en la Ilustración 31. Prcesad de dimensines y cub en Analysis Services. Ilustración 31. Prcesad de dimensines y cub en Analysis Services Alexandre Pereiras Magariñs pág. 46

47 El cub se ha publicad en una base de dats Analysis Services llamada PFC Ventas AS, a la cual pdems acceder mediante SQL Server Management Studi y seleccinand la instancia de Analysis Services de la máquina virtual, cm se puede ver en la Ilustración 32. Base de dats "PFC Ventas AS" en Analysis Services. Ilustración 32. Base de dats "PFC Ventas AS" en Analysis Services Pr últim, en la Ilustración 33. Ejempl de infrme en el brwser de Analysis Service,, pdems ver un ejempl de infrme realizad en el brwser del cub una vez desplegad y prcesad, dnde se muestran las líneas de pedid recibidas y despachadas en el almacén de Dublín pr mes de venta: Diseñ de Infrmes Ilustración 33. Ejempl de infrme en el brwser de Analysis Service, En la siguiente sección se explicará cóm se realiza el acces a Reprting Services, así cm las capturas de pantallas de ls infrmes cnstruids junt cn una breve explicación de cada un de ells. Acces a SQL Server Reprting Services El acces a SQL Server Reprting Services se realiza a través de Internet Explrer, mediante la URL Pr defect, esta URL está cnfigurada cm página de inici. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 47

48 Una vez dentr de Reprting Services, ns encntrarems cn 2 carpetas, una cn ls rígenes de dats llamada Data Surces, y tra carpeta llamada PFC Ventas RS que es dnde se almacenan ls infrmes, tal y cm pdems ver en la Ilustración 34. Carpetas e infrmes dentr de Reprting Services. Ilustración 34. Carpetas e infrmes dentr de Reprting Services Infrme 01. Ventas vs Presupuest pr Almacén y Mes Venta Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 35. Infrme 01. Ventas vs Presupuest pr Almacén y Mes Venta, tiene cm prpósit analizar las ventas pr almacén para determinar la variación y su prcentaje respect al presupuest aprbad a principis de añ (que se asigna a cada almacén y catería de prduct). Ilustración 35. Infrme 01. Ventas vs Presupuest pr Almacén y Mes Venta Infrme 02. Ventas vs Presupuest pr Catería y Mes Venta Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 36. Infrme 02. Ventas vs Presupuest pr Catería y Mes Venta, tiene cm prpósit analizar las ventas pr catería de prduct para determinar la variación y su prcentaje respect al presupuest aprbad a principis de añ (que se asigna a cada almacén y catería de prduct. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 48

49 Ilustración 36. Infrme 02. Ventas vs Presupuest pr Catería y Mes Venta Infrme 03. Ventas Actuales vs Ventas Actuales - 1 pr Almacén y Catería Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 37. Infrme 03. Ventas Actuales vs Ventas Actuales -1 pr Almacén y Catería (se presenta la cmparativa entre ls meses de Septiembre y Ast 2012), tiene cm prpósit analizar las ventas pr catería de prduct para determinar la variación y su prcentaje respect al mes anterir. Este infrme tiene la psibilidad de cambiar el mes actual, de frma que pdams analizar ls diferentes meses del añ 2012 (seleccinar el valr y hacer clic en View Reprt ). Destacar que cuand se seleccina Ener 2012, al n existir dats para Diciembre 2011, n mstrará ninguna cmparativa. Ilustración 37. Infrme 03. Ventas Actuales vs Ventas Actuales -1 pr Almacén y Catería Alexandre Pereiras Magariñs pág. 49

50 Infrme prducts cn más/mens demanda en Ventas pr Catería Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 38. Infrme prducts cn más/mens demanda en Ventas 2012 pr Catería (slamente se presentan las caterías HIGH TECH y HOSPITAL ), tiene cm prpósit analizar ls prducts cn más / mens demanda en relación al vlumen de ventas, así cm su margen y prcentaje de margen, pr cada una de las caterías de prduct dispnibles. Vems que la mayr parte de ls prducts tienen aprximadamente un 15% de margen establecid, y cass en ls que el margen es cmplet (del 100%, véase el tercer prduct de ls más demandads en HIGH TECH), inclus un margen cer negativ (véase ls prducts 3 y 10 de la lista de mens demandads en HIGH TECH). Ilustración 38. Infrme prducts cn más/mens demanda en Ventas 2012 pr Catería Alexandre Pereiras Magariñs pág. 50

51 Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 pr Catería Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 39. Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 pr Catería (slamente se presentan las caterías HIGH TECH y HOSPITAL ), tiene cm prpósit analizar ls clientes cn más / mens demanda en relación al vlumen de ventas, así cm su margen y prcentaje de margen, pr cada una de las caterías de prduct dispnibles. Al cntrari que en el infrme anterir, vems disparidad de márgenes cn las cuentas de cliente. Hay cass en ls que el margen es del 100% y cass en ls que es negativ, quizá debid a la creación de algún crédit cuya cantidad pueda referirse al añ anterir. Ilustración 39. Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 pr Catería Alexandre Pereiras Magariñs pág. 51

52 Este infrme en cncret permite navegar pr la jerarquía de cliente, de manera que pdems analizar las cuentas cn más / mens demanda para una catería, grup inclus lcalización del cliente. Para ell se han generad una serie de prmpts que el usuari pdrá utilizar para seleccinar el valr/es que desee. Cm ejempl, la Ilustración 40. Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 para "PHARMACY" presenta el mism infrme generad para la catería de cliente PHARMACY. Ilustración 40. Infrme clientes más/mens demandantes en Ventas 2012 para "PHARMACY" Alexandre Pereiras Magariñs pág. 52

53 Infrme 06. Infrme Operacinal pr Añ de Venta para el añ 2012 Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 41. Infrme 06. Infrme Operacinal pr Añ de Venta para el añ 2012, tiene cm prpósit analizar las peracines de la empresa para el añ 2012, de frma que puedan saber el númer de líneas y unidades que han recibid, despachad y n despachad, así cm el prcentaje de ventas perdidas y el númer ttal de órdenes prcesadas. Se presenta la infrmación de frma tabular pr almacén y tip de rden, así cm ds gráficas que muestran la tendencia de líneas recibidas / despachadas a l lar de ls meses para ls 3 almacenes. En la primera tabla (pr almacén) vems que aprximadamente n se despacha el 25% de las líneas que se reciben, l que ns indica a preguntarns el pr qué estas líneas estaban fuera de stck y cóm pdríams reducir este prcentaje. En la segunda tabla (pr tip de rden), vems que hems prcesad uns 500 crédits que ns ha prprcinad un retrn al almacén de cerca de unas 4300 unidades. Ilustración 41. Infrme 06. Infrme Operacinal pr Añ de Venta para el añ 2012 Alexandre Pereiras Magariñs pág. 53

54 Infrme Rutas cn Más/Mens Beneficis Añ 2012 Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 42. Infrme rutas cn más/mens benefici Añ 2012, tiene cm prpósit analizar las rutas más / mens rentables para la empresa, de frma que puedan entender si han acumulad pérdidas y analizar la psibilidad de asignar más furnetas a las más rentables, cerrar las rutas cn más pérdidas. Vems que existen una serie de rutas que prprcinan una gran cantidad de pérdidas, pr l que cnviene preguntar pr qué el margen es negativ y si cnviene mantener activas dichas rutas. Ilustración 42. Infrme rutas cn más/mens benefici Añ 2012 Infrme 08. Ventas y Margen pr Región Añ 2012 Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 43. Infrme 08. Ventas y Margen pr Región., tiene cm prpósit analizar las regines de Irlanda en las que más ventas se prducen, así cm entender el margen de estas. En este infrme pdems ver que hay ciertas regines que se pdrían agrupar. Pr ejempl, DUBLIN 5, DUBLIN 9 y DUBLIN 24 se pdrían agrupar baj una región DUBLIN, CORK CITY y CORK COUNTY N baj el cndad CORK. Este prces de caterización n se ha realizad cm parte de este pryect, per se identifica cm una psible mejra (y casi pdríams decir necesidad) para el análisis de ls dats de este almacén de dats. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 54

55 Infrme 09. Causas Crédit en Ventas 2012 Ilustración 43. Infrme 08. Ventas y Margen pr Región. Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 44. Infrme 09. Causas Crédit en Ventas, tiene cm prpósit analizar las diferentes causas pr las que se ha cncedid un crédit, así cm analizar ls mntantes de crédits pr catería de prduct, almacén y catería de cliente para entender dónde residen la mayr parte de ls crédits que cncede la empresa. En este infrme llama la atención que, aunque la catería de prduct HOSPITAL tenga más de 40,000 en crédits, la catería de cliente que más crédits tenga es PHARMACY. Est es debid a que existen prducts caterizads cm HOSPITAL que se venden en farmacias, cm pr ejempl geles, gasas, cremas, etc. Y si bservams la causa de crédit más cmún (ORDERED BY ERROR (RTS)), pdems entender que las farmacias sn más prpensas a equivcarse en sus pedids, pr l que es psible que PharmaDis necesite cbrar a nuestrs clientes el servici de distribución de prducts que pr esta razón tienen que ser devuelts al almacén. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 55

56 Ilustración 44. Infrme 09. Causas Crédit en Ventas Infrme 10. Ventas y Margen pr Distribuidr y Fabricante Este infrme, que se puede ver en la Ilustración 45. Infrme 10. Ventas y Margen pr Distribuidr y Fabricante, tiene cm prpósit analizar las ventas y margen pr distribuidres (que se muestra mediante gráficas) y de ls fabricantes (listads). En las gráficas se agrupan baj la catería OTHER tds aquells distribuidres cn ventas y margen inferires al 5% del ttal respectivamente. Vems que cerca del 75% ventas prceden de prducts distribuids pr UNITED DRUG DISTRIBUTORS, del cual curisamente se btiene un % Margen ntablemente inferir a ALLPHAR SERVICES, que aprximadamente distribuye prducts que cpan un 15% de las ventas. Alexandre Pereiras Magariñs pág. 56

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